BAB II. LANDASAN TEORIse. Menurut McLeod dan Schell (2004, p405), data warehouse adalah sebuah
|
|
- Harjanti Sudjarwadi
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB II LANDASAN TEORIse 2.1 Data Warehouse Menurut McLeod dan Schell (2004, p405), data warehouse adalah sebuah tempat penyimpanan data dimana kapasitas penyimpanannya berskala besar; datanya diakumulasikan dengan menambahkan record baru dan bukan dengan mengupdate record yang ada dengan informasi yang baru; data sangat mudah ditarik; dan data digunakan semata-mata untuk pengambilan keputusan dan bukan untuk kegiatan opersional perusahaan. [1] Data warehouse adalah sebuah koleksi database yang terintegrasi, beorientasi subjek yang dirancang untuk mendukung fungsi DSS, dimana setiap unit data relevan terhadap suatu waktu. Data warehouse mengandung pecahan kecil data perusahaan (Inmon, 2002, p31). [3] Karakteristik Data Warehouse Menurut Inmon (2005, p29), karakterisktik dari data warehouse yaitu: subject oriented, integrated, nonvolatile dan time variant. [4] 1. Subject Oriented (Berorientasi Subjek) Data warehouse diorganisasikan di sekitar subjek-subjek utama dari perusahaan (seperti: pelanggan, produk, dan penjualan) dari pada area-area aplikasi utama. Hal ini tercermin dari kebutuhan untuk menyimpan data yang mendukung pengambilan keputusan dari pada data yang berorientasi aplikasi. 8
2 9 Gambar 2.1 Data yang Berorientasi Subjek (Inmon, 2002, p32) 2. Integrated (Terintegrasi) Terintegrasi karena berasal dari sumber data sistem aplikasi perusahaan yang berbeda. Sumber data seringkali tidak konsisten. Sebagai contoh, format tabel-tabel sumber data berbeda. Sumber data yang terintegrasi harus dibuat konsisten untuk menyajikan tampilan yang seragam kepada user. Gambar 2.2 Data yang Terintegrasi (Inmon, 2002, p33)
3 10 3. Time Variant (Variansi Waktu) Data di dalam warehouse hanya akurat dan valid pada beberapa titik waktu atau pada interval waktu tertentu. Variansi waktu dari data warehouse juga ditunjukan oleh perpanjangan waktu yang dimiliki oleh data, dan asosiasi implisit atau eksplisit waktu dengan semua data, serta fakta bahwa data merepresentasikan serangkaian snapshot. Gambar 2.3 Variansi Waktu (Inmon, 2002, p34) 4. Nonvolatile (Tidak Mudah Berubah) Data tidak diupdate secara real-time tetapi diperbaharui dari sistem operasional pada basis sehari-hari. Data baru selalu ditambahkan sebagai suplemen untuk sebuah database, bukan pengganti. Database secara terus menerus menyerap data baru, dan secara bertingkat diintegrasikan dengan data sebelumnya. Gambar 2.4 Tidak Mudah Berubah (Inmon, 2002, p35)
4 11 Hal-hal yang berkaitan dengan data warehouse dalam penerapan pada sistem business intelligence (Inmon, 2002) adalah: [3] 1. Data Mart yakni merupakan suatu bagian pada data warehouse yang mendukung pembuatan laporan dan analisa data pada suatu unit, bagian atau operasi pada suatu perusahaan. 2. On-Line Analytical Processing yakni merupakan suatu pemrosesan basis data yang menggunakan tabel fakta dan dimensi untuk dapat menampilkan berbagai macam bentuk laporan, analisis, query dari data yang berukuran besar. 3. On-Line Transaction Processing yakni merupakan suatu pemrosesan yang menyimpan data mengenai kegiatan operasional transaksi seharihari. 4. Dimension Table yakni merupakan tabel yang berisikan kategori dengan ringkasan data detail yang dapat dilaporkan. Seperti laporan laba pada tabel fakta dapat dilaporkan sebagai dimensi waktu yang berupa perbulan, perkwartal dan pertahun. 5. Fact Table yakni merupakan tabel yang umumnya mengandung angka dan data histori dimana key (kunci) yang dihasilkan sangat unik, karena key tersebut terdiri dari foreign key (kunci asing) yang merupakan primary key (kunci utama) dari beberapa dimensi tabel yang berhubungan.
5 12 6. Decision Support System yakni merupakan sistem yang menyediakan informasi kepada pengguna yang menjelaskan bagaimana sistem ini dapat menganalisa situasi dan mendukung suatu keputusan yang baik Keuntungan Data Warehouse Menurut Conolly dan Begg (2005, p1152), data warehouse yang telah diimplementasikan dengan baik dapat memberikan keuntungan yang besar bagi organisasi, yaitu: [1] 1. Potensi nilai kembali yang besar pada investasi Sebuah organisasi harus mengeluarkan uang dan sumber daya dalam jumlah yang cukup besar untuk memastikan kalau data warehouse telah diimplementasikan dengan baik, biaya yang dikeluarkan tergantung dari solusi teknikal yang diinginkan. Akan tetapi, setelah data warehouse digunakan, maka kemungkinan didapatkannya ROI (Return on Investment) relatif lebih besar. 2. Keuntungan kompetitif Keuntungan kompetitif didapatkan apabila pengambil keputusan mengakses data yang dapat mengungkapkan informasi yang sebelumnya tidak diketahui, tidak tersedia, misalnya informasi mengenai konsumen, trend, dan permintaan. 3. Meningkatkan produktivitas para pengambil keputusan perusahaan Data warehouse meningkatkan produktivitas para pengambil keputusan perusahaan dengan menciptakan sebuah database yang terintegrasi secara
6 13 konsisten, berorientasi pada subjek, dan data historis. Data warehouse mengintegrasikan data dari beberapa sistem yang tidak konsisten ke dalam bentuk yang sama sehingga data tersebut dapat menjadi informasi yang berguna untuk analisis dan pengambilan keputusan Tugas Data Warehouse Ada empat tugas yang bisa dilakukan oleh data warehouse (Kimball dan Caserta, 2004) yaitu : [1] a. Pembuatan Laporan yakni proses pembuatan laporan merupakan salah satu kegunaan data warehouse yang paling umum dilakukan. Dengan menggunakan query sederhana didapatkan laporan perhari, perbulan, pertahun atau jangka waktu kapan pun yang diinginkan. b. OLAP yakni dengan adanya data warehouse, semua informasi baik detail maupun hasil summary yang dibutuhkan dalam proses analisa mudah di dapat. OLAP mendayagunakan konsep multidimensional dan memungkinkan para pemakai menganalisa data sampai mendetail, tanpa mengetikkan satupun perintah query. c. Data Mining yakni merupakan proses untuk menggali pengetahuan dan informasi baru dari data yang berjumlah banyak pada data warehouse, dengan menggunakan kecerdasan buatan (artificial intelligence), statistik dan matematika. d. Proses Informasi Eksekutif yakni data warehouse dapat membuat ringkasan informasi yang penting dengan tujuan membuat keputusan bisnis, tanpa harus
7 14 menjelajahi keseluruhan data. Dengan menggunakan data warehouse segala laporan telah diringkas dan dapat pula mengetahui segala rinciannya secara lengkap, sehingga mempermudah proses pengambilan keputusan Arsitektur Data Warehouse Menurut Conolly dan Begg (2002, p1052) arsitektur data warehouse adalah sebagai berikut : [1] Gambar 2.5 Arsitektur Data Warehouse (Connolly, 2002, p1053) Komponen-komponen dari data warehouse menurut Connolly dan Begg (2005, p1157), antara lain: [1] 1. Operational Data Operational Data adalah data yang digunakan dalam proses operasional harian. 2. Operational Data Store Operational Data Store (ODS) adalah sebuah tempat penyimpanan data saat ini dan data operasional terintegrasi yang digunakan untuk analisis. ODS
8 15 menyediakan kemudahan untuk menggunakan database relasional ketika berada jauh dari fungsi decision support dari data warehouse. Dengan terlebih dahulu membangun ODS, pembuatan data warehouse menjadi lebih sederhana karena ODS dapat menyuplai data yang telah diekstrak dari sistem sumber. 3. Load manager Load manager (disebut juga komponen front-end melakukan semua operasi yang berhubungan dengan ekstraksi dan loading data ke dalam data warehouse. 4. Warehouse Manager Warehouse manager melakukan semua operasi yang berhubungan dengan management data dalam data warehouse. Operasi-operasi yang dilakukan oleh warehouse manager, meliputi: a. Analisis data untuk menjaga konsistensi; b. Transformasi dan penggabungan sumber data dari tempat penyimpanan sementara ke dalam tabel-tabel data warehouse; c. Pembuatan index dan view dalam tabel basis; d. Melakukan denormalisasi (jika diperlukan); e. Melakukan agregasi (jika diperlukan); f. Backup dan penyimpanan data. 5. Query Manager Query manager (disebut juga komponen back-end) melakukan semua operasi yang berhubungan dengan management dari permintaan pengguna (user queries). Komponen ini biasanya dikonstruksikan menggunakan vendor end-user
9 16 data access tools, data warehouse monitoring tools, fasilitas database, dan program custombuilt. Operasi yang dilakukan pada komponen ini meliputi memproses query ke tabel yang tepat dan penjadwalan eksekusi query. 6. Detailed Data Dalam data warehouse, area ini menyimpan detailed data dalam skema database. Umumnya, detailed data tidak disimpan secara online tetapi dapat dibuat ada dengan mengagregasi data ke tingkatan yang lebih detail. 7. Lightly and Highly Summarized Data Dalam data warehouse, area ini menyimpan predefined lightly dan highly summarized data yang dihasilkan oleh warehouse manager. Tujuan dari meringkas informasi adalah untuk mempercepat pemrosesan query. Ringkasan data diupdate secara terus menerus ketika data baru dimasukkan ke dalam warehouse. 8. Archived/Backup Data Dalam data warehouse, area ini menyimpan semua data detailed dan summarized dengan tujuan untuk penyimpanan (archiving) dan backup. Data ditransfer ke dalam magnetic tape atau optical disc. 9. Metadata Dalam data warehouse, area ini menyimpan semua definisi metadata (data tentang data) yang digunakan oleh semua proses dalam data warehouse. Metadata digunakan untuk berbagai tujuan termasuk : a. Proses ekstraksi dan loading Metadata digunakan untuk memetakan sumber data ke dalam common view dari data pada warehouse.
10 17 b. Proses manajemen warehouse Metadata digunakan untuk otomatisasi produksi tabel ringkasan. c. Sebagai bagian dari proses manajemen query Metadata digunakan untuk mengarahkan query ke sumber data yang paling tepat. 10. End-User Access Tools Tujuan utama dari data warehousing adalah menyediakan informasi kepada business user untuk mendukung pengambilan keputusan. Para pengguna ini berinteraksi dengan data warehouse menggunakan end-user access tools. End-user access tools dibagi menjadi 5 (lima) kategori utama: a. Reporting and Query Tools Reporting tools meliputi production reporting tools dan report writers. Production reporting tools digunakan untuk menghasilkan laporan operasional reguler. Report writers adalah desktop tools yang dirancang untuk enduser. Query tools untuk data warehouse relasional dirancang untuk menerima SQL atau menghasilkan statement SQL untuk memproses data yang disimpan di dalam warehouse. b. Application Development Tools Application Development Tools adalah aplikasi inhouse yang menggunakan data access tools grafikal yang dirancang untuk lingkungan client server. Beberapa dari application development tools ini terintegrasi dengan OLAP tools, dan dapat mengakses sistem database pada umumnya, termasuk Oracle, Sybase, dan Informix.
11 18 ` c. Executive Information System (EIS) Tools Executive Information System lebih dikenal dengan everybody s information systems pada awalnya dikembangkan untuk mendukung pengambilan keputusan strategi tingkat tinggi yang kemudian fokusnya meluas untuk mendukung semua tingkatan manajemen. EIS tools terhubung dengan mainframe yang memungkinkan user membuat aplikasi grafikal pendukung pengambilan keputusan untuk menyediakan tinjauan data perusahaan dan akses ke sumber data eksternal. d. Online Analytical Processing (OLAP) Tools Online Analytical Processing (OLAP) Tools didasarkan pada konsep database multidimensi dan memungkinkan pengguna untuk menganalisa data menggunakan view multidimensi yang kompleks. Tools ini mengasumsikan bahwa data diorganisasikan berdasarkan model multidimensi yang didukung oleh database multidimensi atau database relasional yang dirancang untuk memungkinkan query multidimensi. e. Data mining Tool Data mining adalah proses untuk menemukan korelasi, pola, dan trend baru yang berarti dengan menggali data dalam jumlah besar dengan menggunakan teknik statistika, matematis, dan kecerdasan buatan. Data mining memiliki kemampuan untuk menggantikan kemampuan dari OLAP tools. Data mining memiliki kemampuan untuk membangun model prediktif dari pada model retrospektif.
12 Perancangan Data Warehouse Salah satu dari metodologi perancang data warehouse adalah Nine-Step Methodology oleh Kimball (1996) yang memiliki 9 (sembilan) langkah sebagai berikut: [5] 1. Memilih Proses (Choosing The Process) Proses (fungsi) mengacu pada subjek masalah dari data mart tertentu. Data mart yang pertama kali dibangun haruslah tepat waktu, sesuai dengan anggaran, dan dapat menjawab pertanyaan pertanyaan bisnis yang penting. 2. Memilih Sumber (Choosing The Grain) Memilih grain berarti memutuskan secara pasti apa yang dinyatakan oleh record dari tabel fakta. Hanya dengan telah terpilihnya grain untuk tabel fakta maka kita dapat mengidentifikasi dimensi. Keputusan grain untuk tabel fakta juga menentukan grain untuk setiap dimensi pada tabel fakta. 3. Mengidentifikasi dan Penyesuaian Dimensi (Identifying and Conforming The Dimensions) Dimensi menentukan konteks untuk memberikan pertanyaan mengenai fakta-fakta dalam tabel fakta. Kumpulan dimensi yang dibangun dengan baik membuat data mart dapat dimengerti dan mudah untuk digunakan. Dimensi diidentifikasi dalam detail yang cukup untuk mendeskripsikan data seperti client dan properties dari grain yang tepat. 4. Memilih Fakta (Choosing The Fact)
13 20 Grain dari tabel fakta menentukan fakta mana yang dapat digunakan pada data mart. Semua fakta harus dinyatakan berdasarkan tingkatan yang tersirat oleh grain. Fakta tambahan dapat ditambahkan ke dalam tabel fakta pada setiap waktu dengan catatan fakta tersebut konsisten dengan grain dari tabel. 5. Menyimpan Perhitungan Awal dalam Tabel Fakta (Storing Pre-Calculation in The Fact Table) Setelah fakta dipilih, setiap fakta harus dikaji ulang untuk menentukan apakah ada kemungkinan untuk melakukan pre-calculations. Pre-calculations terjadi ketika fakta terdiri dari statement untung dan rugi. 6. Melihat Kembali Table Dimensi (Rounding Out The Dimension Tables) Pada langkah ini, kita kembali mengkaji tabel dimensi dan menambahkan sebanyak mungkin deskripsi teks ke dimensi. Teks deskripsi haruslah seintuitif mungkin dan dapat dimengerti oleh pengguna. Kegunaan dari data mart ditentukan oleh cakupan dan sifat atribut pada tabel dimensi. 7. Memilih Durasi Database (Choosing The Duration of Database) Durasi mengukur berapa lama tabel fakta dapat disimpan. Pada banyak perusahaan, ada ketentuan untuk melihat pada periode waktu yang sama satu atau dua tahun sebelumnya. Tabel fakta yang sangat besar akan mengakibatkan setidaknya dua masalah yang signifikan pada data warehouse. Pertama, bertambahnya kesulitan untuk menjadikan data lama yang semakin bertambah sebagai sumber. Semakin lama suatu data, semakin banyak masalah dalam
14 21 membaca dan menginterpretasikan file lama tersebut. Kedua, kebutuhan dimensi menggunakan versi yang lama, bukan versi yang baru. 8. Menelusuri Perubahan dari Dimensi secara Perlahan (Tracking Slowly Changing Dimension) Pada tahap ini, data warehouse memperhatikan proses dimensi yang semakin tua seiring dengan berjalannya waktu. Untuk itu perlu dilakukan update agar data warehouse selalu konsisten. Terdapat tiga tipe dasar perubahan dimensi secara perlahan: a. Tipe 1: Perubahan data secara langsung atau update table dimensi. b. Tipe 2: Perubahan data membentuk record baru dengan surrogate key yang berbeda. c. Tipe 3: Perubahan data akan membentuk atribut atau kolom baru pada tabel dimensi. 9. Memutuskan Prioritas Query dan Tipe Query (Deciding The Query Priorities and The Query Models) Pada tahap ini dipertimbangkan masalah perancangan fisik (physical design). Masalah utama pada perancangan fisik yang mempengaruhi persepsi pengguna akhir dari data mart adalah urutan penyusunan tabel fakta pada disk dan adanya pre-stored summaries dan agregasi.
15 Pemodelan Dimensional Menurut Connolly dan Begg (2002, p1079), pemodelan dimensional adalah sebuah teknik perancangan logical yang bertujuan untuk mempresentasikan data ke dalam sebuah standar, bentuk intuitif yang dapat diakses dengan performa yang tinggi. [1] Setiap model dimensional terdiri dari sebuah tabel dengan sebuah primary key komposit yang disebut dengan tabel fakta, dan sekumpulan tabel yang lebih kecil yang disebut dengan tabel dimensi. Setiap tabel dimensi memiliki sebuah primary key (nonkomposit) sederhana yang berkorespondensi tepat dengan satu key komposit pada tabel fakta. Dengan kata lain, primary key dari tabel fakta terbuat dari dua atau lebih foreign key. Karakteristik dengan struktur yang seperti bintang ini disebut dengan star schema atau star join. [1] 1. Star Schema Star schema adalah sebuah model data dimensional yang memiliki sebuah tabel fakta di pusatnya, dikelilingi oleh tabel-tabel dimensi yang berisi referensi data yang biasanya dapat didenormalisasi. Skema bintang mengeksploitasi karakteristik dari data faktual, seperti fakta dihasilkan dari event-event yang terjadi di masa lampau, dan tidak akan berubah terlepas dari bagaimana tabel fakta dianalisis. Fakta yang paling berguna dalam tabel fakta adalah perhitungan numeric, atau fakta yang terjadi pada setiap record. Sedangkan tabel dimensi mengandung informasi tekstual yang deskriptif. Atribut pada tabel dimensi digunakan sebagai batasan-batasan dalam query data warehouse. [1]
16 23 Star schema dapat digunakan untuk mempercepat kinerja query dengan mendenormalisasikan data referensi ke dalam sebuah tabel dimensi. Denormalisasi cocok dilakukan ketika ada beberapa entitas yang berhubungan dengan tabel dimensi sering diakses. Dengan denormalisasi maka penggabungan (join) tabel-tabel tambahan untuk mengakses atribut tersebut dapat dihindari. [1] Gambar 2.6 Contoh Star Schema 2. Snowflake Schema Snowflake schema adalah model data dimensional yang memiliki sebuah tabel fakta sebagai pusatnya, dikelilingi tabel-tabel dimensi yang ternormalisasi. Snowflake schema adalah sebuah variasi dari star schema dimana table dimensinya boleh memiliki dimensi. Penggunaan table dimensi pada snowflake schema sangatlah mendasar, sedangkan pada star schema tidak. Snowflake schema dibuat berdasarkan OLTP sehingga semua data akan termuat detail dalam setiap tabel fakta dan tabel dimensi. [1]
17 24 Gambar 2.7 Contoh Snowflake Schema 3. Starflake Schema Starflake schema adalah model data dimensional yang memiliki sebuah tabel fakta sebagai pusatnya, dikelilingi oleh tabel-tabel dimensi yang ternormalisasi dan terdenormalisasi. Beberapa pemodelan dimensional menggunakan campuran dari star schema yang terdenormalisasi dan snowflake schema yang ternormalisasi. Kombinasi dari star schema dan snowflake schema disebut starflake schema. [1]
18 25 Gambar 2.8 Contoh Starflake Schema 2.2 Business Intelligence Menurut Niu (2009), business intelligence adalah proses mengekstrak, transformasi, mengelola, dan menganalisis data bisnis untuk mendukung pengambilan keputusan. Dalam proses ini pada umumnya melibatkan data set dalam jumlah besar yang tersimpan dalam data warehouse. Proses business intelligence meliputi lima tahapan : [6] 1. Pengumpulan data. Sistem business intelligence dapat mengekstrak data dari beberapa sumber data yang berasal dari berbagai unit bisnis seperti pemasaran, produksi, sumber daya manusia, dan keuangan. Data yang sudah diekstrak harus dibersihkan, transformasi, dan terintegrasi untuk dapat dianalisis.
19 26 2. Analisis data. Pada tahapan ini, data dikonversi menjadi informasi atau pengetahuan melalui berbagai macam teknik analisis seperti laporan, visualisasi, dan data mining. Hasil dari proses analisis dapat membantu pihak manajemen untuk memahami situasi dan mengambil keputusan yang lebih baik. 3. Kesadaran situasi. Kesadaran terhadap situasi dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam terhadap keadaan keputusan saat ini berdasarkan hasil analisis data. 4. Penilaian resiko. Kesadaran terhadap situasi yang cukup bervariasi dapat membantu manajer untuk memprediksi masa depan, identifikasi ancaman dan peluang, dan merespon sesuai dengan kebutuhan. Saat ini bisnis beroperasi dalam kondisi lingkungan yang kompleks. Pengambilan keputusan bisnis lebih mungkin disertai resiko yang berasal dari lingkungan eksternal dan internal. Sehingga dapat disimpulkan bahwa penilaian resiko merupakan fungsi penting pada sistem business intelligence. 5. Dukungan pengambilan keputusan. Tujuan utama dari business intelligence adalah membantu manajer mengambil keputusan dengan bijaksana berdasarkan data bisnis saat ini.
20 Visualisasi Data a. Tabel Tabel adalah kumpulan angka-angka yang disajikan dalam baris dan kolom menurut kategori-kategori tertentu sehingga dapat memudahkan dalam pembuatan analisis data. Tabel digunakan untuk menampilkan angka, tingkatan, proporsi, dan persentase kumulatif. Penyajian dengan tabel bisa memberikan angka-angka yang lebih teliti baik berupa hubungan satu arah, dua arah, ataupun lebih. [1] b. Bar Chart Bar chart sering digunakan untuk menunjukkan data berkategori dimana ketika tidak ada penekanan pada persentase dari total yang direpresentasikan oleh setiap ketegori. Bar chart dapat diplot secara vertikal maupun horizontal. Skala pengukuran adalah nominal atau ordinal. Bar chart dapat digunakan untuk menampilkan data kontinu seperti ukuran sepatu atau warna mata dan data diskontinu seperti tinggi badan atau berat badan. [1] Gambar 2.9 Contoh Bar Chart (Azcel, 2002, p59)
21 28 c. Line Chart Line chart adalah sebuah tipe grafik yang digunakan untuk menampilkan informasi dalam rangkaian titik data yang dihubungkan dengan segmen garis lurus. Line chart sering digunakan untuk memvisualisasikan trend data dalam interval waktu atau dalam kurun waktu tertentu, dengan demikian line chart sering digambarkan secara kronologis. [1] d. Pie Chart Gambar 2.10 Contoh Line Chart (Azcel, 2002, p60) Pie chart adalah sebuah tampilan deskriptif sederhana dari data yang merupakan jumlah dari total yang diberikan. Pie chart mungkin adalah sebuah cara paling ilustratif untuk menampilkan kuantitas sebagai persentase dari total yang diberikan. Total area dari sebuah pie chart merepresentasikan 100% dari kuantitas (jumlah dari nilai variabel pada seluruh kategori), dan ukuran dari setiap potongan adalah persentase dari total yang direpresentasikan oleh kategori yang ditunjukkan potongan. Pie chart biasanya digunakan untuk mempresentasikan frekuensi atau data berkategori. Skala pengukuran dapat berupa nominal atau ordinal. [1]
22 29 Gambar 2.11 Contoh Pie Chart (Azcel, 2002, p59) 2.4 Istilah Pendidikan Menurut Peraturan Pemerintah NOMOR 60 TAHUN 1999: Pasal 6 [7] (1) Satuan pendidikan yang menyelenggarakan pendidikan tinggi disebut perguruan tinggi, yang dapat berbentuk akademi, politeknik, sekolah tinggi, institut atau universitas. (2) Akademi menyelenggarakan program pendidikan profesional dalam satu cabang atau sebagian cabang ilmu pengetahuan, teknologi, dan/atau kesenian tertentu. (3) Politeknik menyelenggarakan program pendidikan profesional dalam sejumlah bidang pengetahuan khusus. (4) Sekolah Tinggi menyelenggarakan program pendidikan akademik dan/atau profesional dalam lingkup satu disiplin ilmu tertentu. (5) Institut menyelenggarakan program pendidikan akademik dan/atau profesional dalam sekelompok disiplin ilmu pengetahuan, teknologi dan/atau kesenian yang sejenis.
23 30 (6) Universitas menyelenggarakan program pendidikan akademik dan/atau profesional dalam sejumlah disiplin ilmu pengetahuan, teknologi dan/atau kesenian tertentu.
BAB II LANDASAN TEORI. Data adalah sesuatu yang mewakilkan objek dan peristiwa yang memiliki arti
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Data Data adalah sesuatu yang mewakilkan objek dan peristiwa yang memiliki arti dan sangat penting bagi pemakai (Hoffer, Prescott dan McFadden,2007, p6). 2.2 Basis Data Basis
Lebih terperinciBAB 2 LANDAS AN TEORI
BAB 2 LANDAS AN TEORI 2.1 Data Warehouse Data warehouse adalah sebuah koleksi database yang terintegrasi, berorientasi subjek yang dirancang untuk mendukung fungsi DSS, dimana setiap unit data relevan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. kebutuhan informasi suatu perusahaan. komputer secara sistematis. menggunakan database SQL Server 2000.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Database dan Data Warehouse 2.1.1 Pengertian Database Menurut Connolly dan Begg (2002, p14) database adalah kumpulan data yang berhubungan satu sama lain yang digunakan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. berarti dan penting di lingkungan pemakai. (Hoffer, Prescott, dan McFadden, 2002, p5).
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Data Data adalah sebuah representasi dari obyek - obyek dan kejadian - kejadian yang berarti dan penting di lingkungan pemakai. (Hoffer, Prescott, dan McFadden, 2002, p5). Data
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1.2 Ruang Lingkup
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kemajuan teknologi informasi yang amat sangat pesat saat ini baik di Indonesia maupun negara lain, mempengaruhi semua aspek yang ada di masyarakat. Kebutuhan akan teknologi
Lebih terperinciANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PENJUALAN, PEMBELIAN, DAN PERSEDIAAN UNTUK MENDUKUNG EKSEKUTIF DALAM PENGAMBILAN
ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PENJUALAN, PEMBELIAN, DAN PERSEDIAAN UNTUK MENDUKUNG EKSEKUTIF DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PADA PT. PUSAKA KALI AGUNG Penulis : Rustam Steven Edwin Laurentino Palit
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. each unit of data is relevant to some moment in time, atau kurang lebih dapat
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Data Warehouse Menurut Inmon (2002, p389), A data warehouse is a collection of integrated, subject oriented database designed to support the DSS function, where each
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Data Data adalah sebuah rekaman dari fakta-fakta, konsep-konsep, atau instruksiinstruksi pada media penyimpanan untuk komunikasi perolehan, dan pemrosesan dengan cara otomatis
Lebih terperinci[Data Warehouse] [6/C2 & 6/D2]
[Data Warehouse] [6/C2 & 6/D2] [ Chapter 3] Arsitektur dan Struktur Data Warehouse Dedy Alamsyah, S.Kom, M.Kom [NIDN : 0410047807] Arsitektur Data Warehouse Menurut Poe, arsitektur adalah sekumpulan atau
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Data Menurut Inmon (2002, p388), data adalah sebuah catatan dari fakta-fakta, konsep-konsep, atau instruksi-instruksi pada sebuah media penyimpanan untuk komunikasi,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. pokok untuk kelangsungan hidup perusahaan. perusahaan yang bergerak di bidang retail.
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini penggunaan teknologi informasi tidak dapat dipisahkan dengan kehidupan kita, terutama di dalam suatu perusahaan. Teknologi informasi yang telah diintegrasikan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Sistem Informasi Menurut Inmon (2002, p388), data adalah suatu pencatatan dari sekelompok fakta, konsep, atau instruksi dalam suatu media penyimpanan untuk komunikasi,
Lebih terperinciUniversitas Putra Indonesia YPTK Padang Fakulas Ilmu Komputer Program Studi Teknik Informatika. Knowledge Discovery in Databases (KDD)
Universitas Putra Indonesia YPTK Padang Fakulas Ilmu Komputer Program Studi Teknik Informatika Knowledge Discovery in Databases (KDD) Knowledge Discovery in Databases (KDD) Definisi Knowledge Discovery
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Berikut ini akan dijelaskan teori umum atau dasar yang digunakan, yaitu sebagai berikut:
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum Berikut ini akan dijelaskan teori umum atau dasar yang digunakan, yaitu sebagai berikut: 2.1.1 Pengertian Data Menurut Hoffer & Venkataraman (2011: 5) menjelaskan bahwa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Memasuki era globalisasi pada saat ini, persaingan di dalam bisnis semakin ketat baik dalam industri barang atau jasa. Pada dasarnya perusahaan didirikan dengan melakukan
Lebih terperinciMEMBANGUN DATA WAREHOUSE
MEMBANGUN DATA WAREHOUSE A. Menentukan Bentuk Data Warehouse Data warehouse memiliki berbagai macam bentuk yang sering digunakan. Jadi sebelum membangun suatu data warehouse kita harus memutuskan bentuk
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-teori Dasar/Umum 2.1.1 Pengertian Data Menurut O Brien (2005, p38), data adalah fakta atau observasi mentah, yang biasanya mengenai fenomena fisik, atau transaksi bisnis.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pengertian data warehouse menurut Inmon (2002, p31), a data warehouse is a
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Data Warehouse Pengertian data warehouse menurut Inmon (2002, p31), a data warehouse is a subject oriented, nonvolatile, time variant collection of data in support of management
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum Teori umum adalah suatu pernyataan yang dianggap benar secara universal. Teori umum merupakan dasar untuk mengembangkan teori selanjutnya yang lebih khusus (spesifik).
Lebih terperinciBAB II KONSEP DATA WAREHOUSING
BAB II KONSEP DATA WAREHOUSING Komptensi yang diharapkan: Peserta pembelajaran memahami konsep-konsep, berbagai istilah, karakteristik, manfaat, tujuan, tugas-tugas data warehouseing. A. Pengertian Beberapa
Lebih terperinciBAB 2 2 LANDASAN TEORI. Menurut Inmon (2002, p388), data adalah rekaman dari fakta-fakta, konsepkonsep,
BAB 2 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Data Menurut Inmon (2002, p388), data adalah rekaman dari fakta-fakta, konsepkonsep, atau instruksi-instruksi pada media penyimpanan untuk komunikasi, pengambilan,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. bentuk yang dimengerti dan dapat digunakan.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Pengertian data Menurut Laudon (2006, p13), data adalah kumpulan fakta yang masih mentah yang menjelaskan aktivitas aktivitas yang terjadi dalam organisasi atau
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. subject-oriented, integrated, time-variant, and non-volatile collection of data in
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Pengertian Data Warehouse Berdasarkan Connoly dan Begg (2005, p1151), Data Warehouse is a subject-oriented, integrated, time-variant, and non-volatile collection
Lebih terperinciDATA WAREHOUSE PERTEMUAN I S1 TEKNIK INFORMATIKA TITUS KRISTANTO, S.KOM
DATA WAREHOUSE PERTEMUAN I 22032013 S1 TEKNIK INFORMATIKA TITUS KRISTANTO, S.KOM METODE PEMBELAJARAN Kuliah Diskusi Presentasi Latihan Tugas Quiz UTS UAS BUKU ACUAN Apress Building A Data Warehouse With
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Database 2.1.1 Pengertian Database Menurut Connolly dan Begg (2002, p15) database merupakan suatu kumpulan data logikal yang berhubungan satu sama lain dan deskripsi dari suatu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. memanfaatkan teknologi informasi, perusahaan dapat menjalankan proses bisnis dengan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini teknologi informasi telah berkembang dengan pesat, dengan memanfaatkan teknologi informasi, perusahaan dapat menjalankan proses bisnis dengan lebih cepat,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Database 2.1.1 Pengertian Database Menurut Connolly dan Begg (2005, p15), database merupakan sebuah kumpulan data yang terhubung secara logika, dan deskripsi dari data tersebut,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Konsep Dasar Data Warehouse 2.1.1 Pengertian Data dan Database Menurut James A. O Brien (1997, p166), Database is an integrated collection of logically related record of file,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Pengertian Data Menurut (Inmon, 2005, p. 493) data merupakan kumpulan faktafakta, konsep-konsep dan instruksi-instruksi yang disimpan dalam media penyimpanan yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Database adalah suatu koleksi / kumpulan dari data yang persistent, yaitu ada
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Database Database adalah suatu koleksi / kumpulan dari data yang persistent, yaitu ada yang berbeda satu dengan yang lainnya dan biasanya merupakan data yang bersifat sementara
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Teori Umum 2.1.1 Pengertian Data Menurut Inmon (2005:493), data adalah sebuah rekaman dari fakta, konsep ataupun instruksi pada sebuah media penyimpanan untuk komunikasi, pengambilan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. informasi adalah bagaimana data tersebut diartikan dan dimengerti oleh
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Basis Data Data adalah sesuatu yang disimpan di dalam database, sedangkan informasi adalah bagaimana data tersebut diartikan dan dimengerti oleh pengguna. Menurut Connoly
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Teori Umum Pengertian Data
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Pengertian Data Menurut Connolly & Begg (2010, p70) data merupakan komponen yang paling penting dalam sebuah Database Management System (DBMS) dari sudut pandang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada masa seperti sekarang ini teknologi sudah berkembang dengan pesat. Seiring dengan perubahan zaman, teknologi tersebut dapat membantu dan memudahkan setiap kegiatan
Lebih terperincihttp://www.brigidaarie.com Apa itu database? tempat penyimpanan data yang saling berhubungan secara logika Untuk apa database itu?? untuk mendapatkan suatu informasi yang diperlukan oleh suatu organisasi
Lebih terperinci6/26/2011. Menurut W.H. Inmon dan Richard D.H. Menurut Vidette Poe
Menurut W.H. Inmon dan Richard D.H. koleksi data yang mempunyai sifat berorientasi subjek,terintegrasi,time-variant, dan bersifat tetap dari koleksi data dalam mendukung proses pengambilan keputusan management
Lebih terperinci[Data Warehouse] [6/C2 & 6/D2]
[Data Warehouse] [6/C2 & 6/D2] [ Chapter 2] Jenis dan Karakteristik Data Warehouse Dedy Alamsyah, S.Kom, M.Kom [NIDN : 0410047807] Jenis Data Warehouse 1. Functional Data Warehouse (Data Warehouse Fungsional)
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Sistem Pelaporan Penjualan dan Customer Profitability 2.1.1 Definisi sistem Sistem pada dasarnya adalah sekelompok elemen yang erat hubungan satu dengan yang lainnya, yang menyatu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Menurut Nugroho (2004), Modern Database Management. serta vedio yang bermanfaat di lingkup pengguna.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Pengertian Data Warehouse Menurut Nugroho (2004), Modern Database Management Data adalah fakta tentang sesuatu di dunia nyata yang dapat direkam dan disimpan pada
Lebih terperinciDATA WAREHOUSING AND ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP)
DATA WAREHOUSING AND ONLINE ANALYTICAL PROCESSING (OLAP) Overview Data Warehouse dan OLAP merupakan elemen penting yang mendukung decision support. Terutama bagi perusahaan perusahaan besar dengan database
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. perusahaan. Dengan informasi, organisasi bisa berkembang dan menjadi lebih
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Informasi menjadi kebutuhan penting dalam sebuah organisasi ataupun perusahaan. Dengan informasi, organisasi bisa berkembang dan menjadi lebih baik, karena informasi
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka Pembuatan data warehouse telah banyak dilakukan oleh perusahaanperusahaan industri yang berorientasi profit. Data warehouse diharapkan mampu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. informasi yang mentah atau kumpulan dari fakta yang masih harus diproses agar
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Data, Informasi, dan Knowledge Pengertian data ada bermacam-macam, salah satunya adalah data merupakan informasi yang mentah atau kumpulan dari fakta yang masih harus diproses
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Teknologi informasi sekarang ini telah mengalami perkembangan yang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teknologi informasi sekarang ini telah mengalami perkembangan yang sangat pesat dalam waktu yang singkat. Teknologi informasi merupakan suatu keharusan yang harus ada
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. berkembang.mereka semua berusaha meningkatkan bisnisnya agar tetap dapat bertahan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini bisnis bertumbuh dengan pesat, perusahaan yang sudah ada terus berkembang.mereka semua berusaha meningkatkan bisnisnya agar tetap dapat bertahan dalam persaingan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI. mengidentifikasi proses-proses bisnis utama dan entitas-entitas utama yang ada di SFI,
BAB III METODOLOGI 3.1 Analisa masalah Langkah pertama yang dilakukan dalam proyek business intelligence pada PT Suzuki Finance Indonesia (SFI) adalah dengan melakukan analisa masalah. Yaitu dengan mengidentifikasi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Definisi Database Menurut Date (1990, p 10), database adalah suatu kumpulan dari data yang bersifat persistent (yaitu data yang berbeda satu dengan yang lainnya)
Lebih terperinciPerancangan Basis Data
Modul ke: Perancangan Basis Data Fakultas FASILKOM DATA WAREHOUSE Program Studi Sistem Informasi www.mercubuana.ac.id Anita Ratnasari, S.Kom, M.Kom DATA WAREHOUSE Definisi Data Warehouse Salah satu efek
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. terus mempertahankan dan mengembangkan eksistensinya agar dapat
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada masa era globalisasi seperti sekarang ini, persaingan bisnis terus tumbuh dan berkembang pesat. Oleh karena itu suatu perusahaan berusaha untuk terus mempertahankan
Lebih terperinciKARAKTERISTIK DATA WAREHOUSE
KARAKTERISTIK DATA WAREHOUSE Karakteristik data warehouse menurut Inmon, yaitu : 1. Subject Oriented (Berorientasi subject) Data warehouse berorientasi subject artinya data warehouse didesain untuk menganalisa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. subject oriented, nonvolatile, time variant collection
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Data warehouse 2.1.1 Pengertian Data warehouse Pengertian data warehouse menurut Inmon (2002, p31), a data warehouse is a subject oriented, nonvolatile, time variant
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Pengertian Data dan Informasi Menurut McLeod (Management Information Systems 9th, 2004, p18) data terdiri dari fakta-fakta dan angka yang secara relatif tidak
Lebih terperinciBusiness Intelligence. Data Warehousing, Data Acquisition, Data Mining, Business Analytics, and Visualization
Business Intelligence Data Warehousing, Data Acquisition, Data Mining, Business Analytics, and Visualization DEFINISI DATA WAREHOUSE Data warehouse adalah database yang saling bereaksi yang dapat digunakan
Lebih terperinci[Data Warehouse] [6/C2 & 6/D2]
[Data Warehouse] [6/C2 & 6/D2] [ Chapter 6] Pemodelan Data Warehouse Dedy Alamsyah, S.Kom, M.Kom [NIDN : 0410047807] Pemodelan Data Ada dua pendekatan yang diterima sebagai best practice untuk memodelkan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Database 2.1.1 Definisi Database Menurut W.H Inmon(2002, p3), database diartikan sebagai suatu koleksi dari penyimpanan data yang terhubung yang sering digunakan dan mengurangi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Data Warehouse 2.1.1 Pengertian Data dan Database Menurut Turban Rainer Potter (2001,p17), Data are raw facts or elementary descriptions of things, events, activities,
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi dan Program Studi
BAB III LANDASAN TEORI 3.1. Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi dan Program Studi Satu satunya badan akreditasi yang diakui oleh pemerintah adalah BAN-PT yang berdiri pada tahun 1994, berlandaskan UU
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi informasi selalu dituntut untuk dapat memenuhi berbagai kebutuhan di segala bidang kehidupan yang semakin lama semakin meningkat dan
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. Sebelum dikenal database, penyimpanan data menggunakan pendekatan
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Database Sebelum dikenal database, penyimpanan data menggunakan pendekatan berbasis file. Namun pendekatan ini memiliki kelemahan dalam pengaksesan data dari dua atau lebih file
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Dengan semakin berkembangnya zaman, maka semakin berkembang pula
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dengan semakin berkembangnya zaman, maka semakin berkembang pula teknologi informasi sekarang ini. Hampir seluruh aspek kehidupan manusia mulai dipengaruhi oleh teknologi
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Data Menurut Inmon (2002, p388), Data adalah sebuah rekaman dari fakta, konsep ataupun instruksi pada sebuah media peyimpanan untuk komunikasi, pengambilan maupun
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. data, DBMS, dan data mart, hal hal diatas dapat menjelaskan secara mendasar
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Basis Data Karena data dan basis data merupakan elemen mendasar dan sumber utama pada sistem data wareouse, pada bagian ini akan dijelaskan mengenai pengertian data, basis data,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Data dan Informasi W.H. Inmon pada bukunya Building the Data warehouse (2005,p.493) mendefinisikan data sebagai kumpulan fakta, konsep, dan instruksi yang disimpan pada media
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Pengertian Data Warehouse Menurut Connolly (2010, p1197), data warehouse adalah sekumpulan data yang bersifat subject-oriented, terintegrasi, timevariant, dan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. untuk organisasi tersebut. Informasi tersebut dapat digunakan sebagai pengambilan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Seiring dengan perkembangan teknologi informasi yang pesat, maka data sangat dibutuhkan oleh setiap organisasi karena dapat menghasilkan informasi yang diperlukan untuk
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Data Menurut Inmon (2006: 493), data adalah suatu pencatatan dari fakta-fakta, konsep, ataupun instruksi yang berada di dalam suatu media penyimpanan untuk berkomunikasi, pencarian
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. saja media-media nirkabel seperti telepon selular, notebook dan masih banyak yang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini media komunikasi sudah didukung oleh banyak kecanggihan, sebut saja media-media nirkabel seperti telepon selular, notebook dan masih banyak yang lainnya.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Definisi Database Menurut Connolly dan Begg (2010, p65), Database adalah kumpulan data yang berhubungan satu dengan yang lainnya dan digunakan secara bersama-sama,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Sistem Informasi Sistem Informasi adalah suatu kumpulan dari komponen yang berinteraksi untuk menyelesaikan tugas bisnis. pendapat ini didukung dengan pendapat Satzinger, Jackson,
Lebih terperinciMANFAAT DATA WAREHOUSE PADA PT ABC
MANFAAT DATA WAREHOUSE PADA PT ABC Evaristus Didik M.; Dewi S.; Felisia L.; Winnie S. Information Systems Department, School of Information Systems, Binus University Jl. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah, Jakarta
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Data Warehouse Mohammed (2014) mengatakan bahwa data warehouse merupakan database relasional yang dirancang untuk melakukan query dan analisis. Data warehouse biasanya berisi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. tersebut dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang tepat di waktu
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Informasi dan pengambilan keputusan adalah dua hal yang saling terkait dan tidak dapat dipisahkan. Dengan adanya informasi yang memadai, perusahaan dapat menganalisa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Teori Umum 2.1.1 Data dan Informasi Menurut Inmon (2005, p493), data adalah kumpulan dari fakta, konsep atau perintah pada sebuah media penyimpanan yang digunakan untuk komunikasi,
Lebih terperinciPERANCANGAN DATA WAREHOUSE PADA RUMAH SAKIT (STUDI KASUS: BLUD RSU KOTA BANJAR)
PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PADA RUMAH SAKIT (STUDI KASUS: BLUD RSU KOTA BANJAR) Rianto 1), Cucu Hadis 2) 1,2, Jurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Siliwangi Tasikmalaya e-mail: rianto@unsil.ac.id
Lebih terperinciUNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Teknik Informatika Program Studi Strata-1 Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil Tahun 2006/2007
UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Informatika Program Studi Strata-1 Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil Tahun 2006/2007 ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE DEPARTEMEN MARKETING PT. RAHADICIPTA
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum Agar dapat melakukan analisis dan perancangan data warehouse, maka pada sub bab ini akan menjelaskan beberapa konsep dasar data warehouse yang dijadikan acuan dan landasan.
Lebih terperinciANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PERPUSTAKAAN (STUDI KASUS: PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS BINADARMA PALEMBANG)
ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PERPUSTAKAAN (STUDI KASUS: PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS BINADARMA PALEMBANG) Andri 1), Baibul Tujni 2) 1,2) Program Studi Sistem Informasi Universitas Binadarma Jalan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-teori Dasar / Umum Dalam menganalisa dan merancang sebuah sistem informasi diperlukan teori-teori umum yang akan menjadi dasar pengetahuan dalam melakukan analisa dan perancangan.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. fakta, dengan sendirinya, secara relatif tidak ada artinya. kumpulan fakta yang merepresentasikan suatu objek atau kejadian yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-teori Umum 2.1.1 Pengertian Data Menurut Whitten et al. (2004, p23), data adalah fakta mentah mengenai orang, tempat, kejadian, dan hal-hal penting dalam organisasi. Tiap
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. telah diproses atau data yang memiliki makna. dirancang untuk memenuhi kebutuhan informasi perusahaan atau organisasi.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Teori-Teori Umum 2.1.1. Pengertian Data Menurut O Brien (2005,p38)data adalah fakta atau observasi mentah yang biasanya mengenai transaksi bisnis. 2.1.2. Pengertian Informasi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. dan presentasi yang dapat dimengerti oleh manusia. makna yang dapat disimpulkan. untuk menyampaikan arti tertentu.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Pengertian Data Menurut Inmon (2005: 493), data adalah rekaman dari fakta, konsep, ataupun instruksi pada sebuah media penyimpanan untuk komunikasi, pengambilan,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Data dan Informasi. Menurut Hoffer, Prescott dan Topi (2009, p46), data adalah sebuah
6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Data dan Informasi Menurut Hoffer, Prescott dan Topi (2009, p46), data adalah sebuah representasi penyimpanan dari objek-objek dan kejadian-kejadian yang penting dan berarti
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori-Teori Umum 2.1.1 Data Data adalah sebuah rekaman fakta, konsep, atau instruksi pada sebuah media penyimpanan untuk komunikasi, pencarian, dan pemrosesan secara otomatis dan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teknologi Informasi Menurut Alter (2000, p42) teknologi informasi adalah perangkat keras dan piranti lunak yang digunakan dalam sistem informasi. Perangkat keras Mengarah pada
Lebih terperincijumlah keluarga, dan jumlah rumah. Data diambil dari hasil sensus potensi desa yang dilakukan BPS tahun 1996, 1999, 2003, dan 2006.
1 Latar Belakang PENDAHULUAN Kemajuan teknologi komputer semakin memudahkan proses penyimpanan dan pengolahan data berukuran besar. Namun demikian, seringkali data yang sudah tersimpan belum dimanfaatkan
Lebih terperinciPERANCANGAN STRUKTUR DAN APLIKASI DATAWAREHOUSE PADA PELAYANAN KESEHATAN SINT CAROLUS. Ervyn. Binus University, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia.
PERANCANGAN STRUKTUR DAN APLIKASI DATAWAREHOUSE PADA PELAYANAN KESEHATAN SINT CAROLUS Ervyn Binus University, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia Selvi Binus University, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia dan
Lebih terperinciBasis Data Oracle - Business Intelligence System. Ramos Somya, M.Cs.
Basis Data Oracle - Business Intelligence System Ramos Somya, M.Cs. Menurut W.H. Inmon dan Richard D.H., data warehousing adalah koleksi data yang mempunyai sifat berorientasi subjek, terintegrasi, time-variant,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. dapat dimengerti oleh manusia.
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Data Menurut Inmon (2005), data adalah rekaman dari fakta, konsep, atau instruksi di dalam media penyimpanan untuk komunikasi, perolehan dan pemrosesan dengan cara otomatis
Lebih terperinciUNIVERSITAS BINA NUSANTARA. Jurusan Teknik Informatika Program Studi Database Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2007/2008
v UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Jurusan Teknik Informatika Program Studi Database Skripsi Sarjana Komputer Semester Ganjil tahun 2007/2008 ANALISIS DAN PERANCANGAN DATA WAREHOUSE PENJUALAN DAN PEMBELIAN PADA
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
1 BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Teori Umum Adapun teori ataupun istilah istilah umum dalam data warehouse dan business Intelligence 2.1.1. Data dan Informasi Menurut McLeod (2007, 11), data terdiri dari fakta-fakta
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang. Kebutuhan perusahaan akan informasi yang cepat dan akurat semakin
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Kebutuhan perusahaan akan informasi yang cepat dan akurat semakin meningkat seiring dengan tingkat kemajuan teknologi yang semakin pesat. Informasi tersebut dihasilkan
Lebih terperinciPERKEMBANGAN BASIS DATA SAAT INI
PERKEMBANGAN BASIS DATA SAAT INI Sejak tahun 1960-an penggunaan basis data sudah digunakan untuk bidang komersial, dimana pemrosesan file-nya masih berbasis manajemen file tradisional. Perkembangan komputer
Lebih terperinciMANFAAT DATAWAREHOUSE PADA RUMAH SAKIT ABC
MANFAAT DATAWAREHOUSE PADA RUMAH SAKIT ABC Evaristus Didik M.; M. Awan Wibisono; Sucipto A.; Gusti Agung D. V. Information Systems Department, School of Information Systems, Binus University Jl. K.H. Syahdan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Menurut Thomas Connolly dan Carolyn Begg (2010, p65), database adalah
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Teori Umum 2.1.1 Pengertian Database Menurut Thomas Connolly dan Carolyn Begg (2010, p65), database adalah koleksi dari berbagai data secara logis yang terkait, dan deskripsi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Teori Umum 2.1.1 Data Menurut O brien (2001, p14), data adalah fakta atau observasi mentah, yang pada umumnya mengenai fenomena fisik atau transaksi bisnis. Secara lebih spesifik,
Lebih terperinciBAB IV PERANCANGAN SISTEM
BAB IV PERANCANGAN SISTEM Pembahasan BAB IV mengenai proses perancangan data warehouse meliputi proses integrasi, pemodelan database dan dashboard interface. 4.1 Perencanaan Tahap perencanaan penelitian
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. informasi dan teknologi informasi yang semakin baik untuk membantu proses bisnis
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Di dalam dunia bisnis yang semakin berkembang pesat diperlukan sistem informasi dan teknologi informasi yang semakin baik untuk membantu proses bisnis dan strategi
Lebih terperinciAnalisa dan Perancangan Data Warehouse untuk Departemen Finance, Accounting, dan Purchasing pada PT. Panarub Industry
Analisa dan Perancangan Data Warehouse untuk Departemen Finance, Accounting, dan Purchasing pada PT. Panarub Industry Veronica Binus University, Jakarta, DKI Jakarta, Indonesia Handrian Julang Binus University,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Data Warehouse 2.1.1 Pengertian Data dan Informasi Pengertian data dan informasi menurut Turban, Rainer, dan Potter (2003,p15), data adalah fakta-fakta yang belum
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dewasa ini pangan merupakan salah satu masalah terbesar yang semakin sulit untuk ditangani dikarenakan jumlah manusia yang semakin banyak dari tahun ke tahun sehingga
Lebih terperinci